🤖 Бизнес возвращает людей, которых заменил на ИИ  Обратил внимание на любопытный материал про «ИИ-бумеранг». Суть в том, что на Западе продолжает набирать обороны волна сокращений со ссылкой на ИИ – за первое полугодие 2026-го в США искусственный интеллект заменил вдвое больше людей, чем за весь 2025-й. Но, по прогнозам аналитиков, почти половина всех этих увольнений со временем будет тихо отыграна назад. Часто за меньшие деньги или за более дешёвую рабочую силу.  🎭 Правда, некоторые компании, которые ранее ратовали за позицию «заменим всех», уже упёрлись в суровую реальность. Так, Ford вернул или повысил 350 опытных инженеров после того, как ИИ-инструменты контроля качества не оправдали ожиданий. Шведская финтех Klarna, которая в 2024 году гордо заявляла, что её чат-бот выполняет работу, сопоставимую с работой 700 сотрудников поддержки, уже в 2025-м снова начала нанимать людей, и гендиректор признал, что ради экономии пострадало качество. Австралийский Commonwealth Bank в 2025 году сократил 45 операторов из-за ИИ-бота, но обращений стало больше, и уже через месяц банк пересмотрел решение. В России же ситуация складывается иначе. У нас в принципе много не самых приятных факторов, которые влияют на текущее состояние рынка труда. Да и есть определённая неоднородность, когда в маркетинге кандидатов перебор, а в промышленности недобор. Я уверен, если же говорить исключительно про нейросети – рано или поздно тренд с «ИИ-бумерангом», когда компании начнут понимать, что живые сотрудники дешевле и эффективнее, доберётся также до нас.  🤔 В любой работе есть скрытая важная часть, которая не прописана в должностной инструкции, но без которой процессы часто рушатся. Полная замена людей на ИИ логично выглядит лишь в одном случае – если смотреть на сухие цифры в отчётах. Условно, с живыми сотрудниками соотношение затрат и прибыли одно, а если заменить всех на нейросети, то прогнозируется уменьшение затрат и рост прибыли. Но в реальной жизни зачастую всё работает немного сложнее.

🤔 Ваш iPhone сам решает, какие слова вы можете писать, а какие не стоит На этой неделе интернет начал активно обсуждать скрытый список примерно из 100 тысяч слов и выражений, который есть в недрах iOS. Эти слова клавиатура не предлагает при автозаполнении, а при свайпе (когда водишь пальцем по буквам, не отрывая его) нередко подменяет похожими.  🔍 Всё началось с мелочи. Исследователь Дерик Кауфман случайно заметил, что при наборе свайпом его айфон крайне выборочно исправляет некоторые фразы. Например, «white man» («белый мужчина») менялся на созвучное «white mean» («белый злой»). А вот «black man» («чёрный мужчина») набирался без проблем, хотя фразы почти идентичны.  В итоге любопытство взяло верх и Кауфман решил во всём разобраться. Подключил ИИ-помощников типа Codex и Claude Code, которые помогли отыскать глубоко в недрах iOS тот самый скрытый многоязычный список примерно из 100 тысяч слов и выражений. ⚙️ Что внутри?  В основном вполне ожидаемые: всякая похабщина, ругань, запрещённые вещества, 18+, насилие. Но любопытно, что в стоп-листе iOS есть и слова с политическим подтекстом. Например, айфон не захочет рекомендовать «dictator Trump» («диктатор Трамп») или «Sleepy Joe» («сонный Джо»). Свайпом «United Ireland» («Объединённая Ирландия») превращается в «United Iceland» («Объединённую Исландию»), а «Sleepy Joe» и вовсе в «Sleepy hope», то есть «сонную надежду».  🎭 При этом написать всё это вручную никто не запрещает. Также важно, что это примеры на английской раскладке клавиатуры, в других языках могут быть свои наборы. Например, в оригинале хинди нельзя свайпом набрать «Modi braggart» («Моди – хвастун»), во французском «immigration trop élevée» («слишком высокий уровень иммиграции»), на иврите «occupied territories» («оккупированные территории»). Сама же Apple комментировать новости о стоп-листе слов и фраз никак не стала. Лишь сообщила, что настройка клавиатуры не даёт пользователям неуместные рекомендации.

⚡️ Что можно «насобирать» в интернете с помощью Gosapp Monitor?  В прошлых постах я уже рассказывал, что через сервис Gosapp Monitor, который мы разработали сами, можно оперативно получить большие массивы полезной информации. Теперь давайте разберём на примере, зачем вообще это может понадобиться и что делать с этими самыми данными. 🎭 Допустим, у компании появились жалобы во «ВКонтакте». Заказчик видит несколько неприятных публикаций, читает комментарии и хочет понять, насколько всё серьёзно. И его боль понять можно: когда открываешь подряд несколько постов, в которых тебя ругают, довольно быстро возникает ощущение, что недовольны вообще все. Непорядок. Начинаем с поиска. Задаём в Gosapp Monitor запрос с названием компании, указываем период, собираем упоминания в публикациях и комментариях. Причём заранее знать все площадки, на которых идёт обсуждение, не обязательно – именно в этом и кроется одна из самых крутых фишек нашего монитора! Gosapp Monitor ищет как по ВСЕМУ ВК, так и по конкретным площадкам, если они есть.  🔥 Сбор информации окончен, смотрим, что удалось найти. В отчёте выгрузка с дашбордом, но это всё ещё достаточно сырые данные, которые требуют внимания специалиста. Почему? Это полный сбор по площадкам, и не всё, о чём пишут люди в постах, действительно может относиться к интересующей нас теме. Поэтому после сбора мы анализируем сами сообщения: на что жалуются, когда это произошло, что пишут другие люди. Если человек рассказывает о своём опыте, важно разобраться в его ситуации. Если обсуждение выросло вокруг одной публикации – нужно прежде всего изучить, с чего всё началось.  ☝️ После анализа у нас на руках остаётся невероятно ценная информация, собрать которую вручную просто невозможно. Ну, либо на это уйдёт несколько недель непрерывной работы, к концу которой данные безвозвратно устареют. Ещё раз, главное преимущество Gosapp Monitor: он ищет информацию совершенно по всему ВК и за любой временной отрезок. И на это ему нужно всего лишь несколько минут!